Estudio Comparativo de Software para el Diseño de Interfaz Web, Aplicado al Control de Horas Clase Dictadas en la ESPOCH

El estudio comparativo de análisis de software para el diseño de interfaz web, con el objetivo de evaluar sus características sobre el diseño de interfaces en sistemas web dinámicos que influyan en su usabilidad; aplicado en el control de asistencia de docentes de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Se aplicó método deductivo, analítico y se desarrolló el sistema bajo la metodología Craig Larman. El análisis se realizó entre software con similares características, de lo que: Expression Web obtuvo 26 frente a 20 puntos que consiguió Dreamweaver CS3, en cambio Expression Blend obtuvo 13 frente a Flash que consiguió 10 puntos y Expression Design e Illustrator obtuvieron 10 puntos respectivamente. Con lo que se determina que la Suite Microsoft Expression Studio presentó mejores prestaciones para el diseño de interfaces web, basados en la productividad, calidad, disponibilidad de información, costos y líneas de código generadas. La interfaz del sistema web se la realizó con Expression Design para el tratamiento de imágenes, Expression Blend para la creación de animaciones y Expression Web en el diseño del sitio y, la funcionalidad del mismo, se logró mediante el lenguaje C# de Visual Studio 2005. La satisfacción del usuario final frente al uso del sistema diseñado se evaluó a través de encuestas dirigidas a 42 personas, valorando: agradabilidad y facilidad de uso; observándose que: 53.46% consideran que el sitio es agradable y de fácil uso, 46.54% lo consideran desagradable y difícil de utilizar. Concluyéndose que la suite Microsoft Expression permite crear diseños interactivos y con alto nivel de usabilidad

Background subtraction for moving object detection

Scuola di Dottorato ""Archimede" in Scienze Comunicazione e Tecnologie, Ciclo XXVIII, a.a. 2015-2016Background Subtraction è una tecnica che si occupa di separare dei cornice di ingresso in significativi oggetti in movimento (foreground) con i rispettivi confini dei (background) oggetti statici che rimangono quiescente per un lungo periodo di tempo per ulteriori analisi. Questo lavora principalmente con telecamere fisse focalizzati sul migliorare la qualità della raccolta di dati al fine di "comprendere le immagini". Questa tecnica per il rilevamento di oggetti in movimento ha diffuse applicazioni nel sistema di visione artificiale con le moderne tecnologie ad alta velocità, insieme con la progressivamente crescente capacità del computer, che fornisce un’ampia gamma di soluzioni reali ed efficienti per la raccolta di informazioni attraverso l’immagine/video come sequenza di ingresso. Un accurato algoritmo per Background Subtraction deve gestire sfide come jitter fotocamera, automatiche regolazioni della fotocamera, i cambiamenti di illuminazione, il bootstrapping, camuffamento, apertura foreground, gli oggetti che vengono a fermarsi e muoversi di nuovo, background dinamici, ombre, scena con diversi oggetti e notte rumorosa. Questa tesi è focalizzata sullo studio della tecnica di Background Subtraction attraverso una panoramica delle sue applicazioni, le sfide, passi e diversi algoritmi che sono stati trovati in letteratura, al fine di proporre approcci efficaci per Background Subtraction per alto performance su applicazioni in tempo reale. Gli approcci proposti hanno consentito indagini di varie rappresentazioni utilizzati per modellare il background e le tecniche considerate per la regolazione dei cambiamenti ambientali, questo ha fornito capacità di vari combinazioni di colori invarianti per segmentare il foreground e anche per eseguire una valutazione comparativa delle versioni ottimizzate del Gaussian Mixture Model e il multimodale Background Subtraction che sono approcci con alte prestazioni per la segmentazione in tempo reale. Deep Learning è stato anche studiato attraverso l’uso di architettura auto-encoder per Background SubtractionUniversità della Calabri